Entwicklung eines Frameworks zur Personalisierung von E-Learning-Angeboten

Augustin, Tobias GND

Massive Open Online Courses oder kurz MOOC’s sind eine erst seit wenigen Jahren eingesetzte, spezielle Form von E-Learningangebot, mit der sich bis dahin ungeahnte Mengen von Lernenden erreichen lassen. Derzeit werden MOOC’s vor allem von Universitäten und Unternehmen im Bildungssektor eingesetzt. Sie erlauben es Lernenden auf der ganzen Welt, zeit- und ortsunabhängig an Veranstaltungen teilzunehmen. Die Veranstaltungen mit teilweise mehr als 100.000 Teilnehmern setzen sich aus kleinen Lerneinheiten zusammen, bestehend aus Videosequenzen oder Textabschnitten. Allerdings sind MOOC’s heute nur als statische Umgebung vorzufinden, die nicht auf die Individualität und den jeweils aktuellen situativen Kontext des Nutzers eingehen. Nach dem Prinzip ”one size fits all” erlauben sie lediglich hinsichtlich der Komponenten Zeit und Ort große Freiheiten. Zwar sind Lernumgebungen, die sich dynamisch an die verschiedenen Anforderungen und Bedürfnisse des Benutzers anpassen, keine neue Überlegung, denn Ansätze zur Entwicklung adaptiver Lernumgebungen gibt es etwa seit den 1980er Jahren. Allerdings gehen die vorhandenen Lösungen und Ansätze in der Regel nicht über adaptierbare Funktionen, um den Komfort bei der Bearbeitung zu erhöhen, und eine Adaption im Sinne von recht einfachen Navigationshilfen oder Annotationen hinaus. Die Ursachen hierfür liegen zum einen in den fehlenden technischen Ressourcen in der Anfangszeit dieser Entwicklungen und zum anderen in der Anzahl der zu erreichenden Lernenden. Auch in Zeiten von online verfügbaren Web-Based-Trainings finden sich in der Regel nur kleine vierstellige Teilnehmerzahlen. Betrachtet man den Aufwand für die Entwicklung einer umfangreichen adaptiven Lernumgebung und die anschließende Erstellung multimodaler und multicodaler Inhalte, ist der Aufwand je Teilnehmer immer eine kritische Größe gewesen. Diese kritischen Einflussfaktoren haben sich in den letzten Jahren stark verändert. Berücksichtigt man die heute über MOOC’s erreichbare Menge an Lernenden, ist zu erkennen, dass sich dieses Verhältnis verändert hat und daß damit eine deutliche Erhöhung des Aufwands zur Erstellung von qualitativ hochwertigen adaptiven Inhalten gerechtfertigt scheint. Gleichzeitig wurde die Entwicklung von Webtechnologien stark vorangetrieben, mit der Folge, dass viele proprietäre Sonderlösungen durch leistungsstarke Standards abgelöst werden können. Jedoch gibt es seit der Frühzeit der adaptiven Lernumgebungen Entwicklungen, die vollkommen neue Lösungsansätze und Konzepte erfordern. So konnte in den 1980er Jahren noch davon ausgegangen werden, dass einem Benutzer immer genau ein Endgerät zugeordnet werden kann. Es war nicht zu erwarten, dass dieses Gerät sich hinsichtlich seiner Leistungsfähigkeit und technischen Möglichkeiten verändert. Heute hingegen verwenden die meisten Nutzer mehrere Geräte, die in unterschiedlichen Situationen zum Einsatz kommen. Insbesondere die Nutzung mobiler Endgeräte in adaptiven Lernumgebungen erfordert neue Lösungsansätze, um Geräte mit verschiedenen Charakteristika so mit Inhalten zu beliefern, dass für den Nutzer ein individuell optimierter und zugleich transparenter Lernprozess auf allen seinen Geräten entsteht. Vorhandene Systeme nutzen nur ein sehr eingeschränktes Spektrum an individuellen Benutzermerkmalen und daraus abgeleiteten Adaptionsmaßnahmen. Häufig berücksichtigen vorhandene Systeme nur ein einzelnes Merkmal, dessen Ausprägung zu Beginn ermittelt wird und anschließend als konstant angenommen wird, wodurch sich kein Benutzermodell erstellen lässt. Insbesondere dynamische Faktoren, die für die momentane Situation des Benutzers entscheidend sind, finden keine Berücksichtigung. Gegenstand der Arbeit ist die Konzipierung und Entwicklung einer benutzerzentrierten adaptiven Lernumgebungen, die sich dadurch auszeichnet, dass sie den Lernprozess anhand individueller Merkmale ihrer Benutzer und deren Umgebung, sowie deren aktueller Situation anpassen kann. Hierfür wurde ein dynamisch erweiterbares Framework konzipiert und als Prototyp entwickelt, innerhalb dessen Messverfahren für technische oder individuelle, persönliche Benutzermerkmale integriert werden können. So lässt sich innerhalb des Frameworks ein präzises Benutzermodell erstellen, mit dessen Hilfe ein dynamisches Regelwerk die zu vermittelnden Lerninhalte an die Individualität und die aktuelle persönliche Situation des Lernenden anpasst. Exemplarisch werden in der Arbeit die aktuell zur Verfügung stehende Kommunikationsbandbreite als technisches Merkmal, die Medienpräferenz des Lernenden und eine Emotionsanalyse als individuelles, persönliches Merkmale ermittelt.

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Augustin, Tobias: Entwicklung eines Frameworks zur Personalisierung von E-Learning-Angeboten. Hagen 2017. FernUniversität in Hagen.

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